CN109740766A - 一种工业设备维护服务规划方法 - Google Patents
一种工业设备维护服务规划方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109740766A CN109740766A CN201811634234.6A CN201811634234A CN109740766A CN 109740766 A CN109740766 A CN 109740766A CN 201811634234 A CN201811634234 A CN 201811634234A CN 109740766 A CN109740766 A CN 109740766A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- model
- safeguard service
- maintenance task
- analysis model
- unscheduled maintenance
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种工业设备维护服务规划方法，包括以下步骤：基于系统动力学系统建立维护服务分析模型；基于证据推理规则建立计划外维护任务分析模型，所述计划外维护任务分析模型用于估计发生计划外维护任务的信念分布；在所述定量模型中，引入计划外维护任务的信念分布来表征维护服务过程中的不确定性，获得最终用于评估工业设备服务规划和控制策略的维护服务决策模型。本发明通过维护服务分析模型来描述和计算损失与资源分配，以及对决策的影响，整个维护过程中资源分配更加合理；通过计划外维护任务分析模型精确地估计特定重型维护检查的发生计划外维护任务的信念分布，为实现这些计划外维护任务所需资源的估算和分配提供可靠依据。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，特别涉及一种工业设备维护服务规划方法。
背景技术
工业设备在执行大量维护检查期间，延误和中断是经常出现的问题。该问题主要是由于管理资源的复杂性和计划外维护任务的发生，工业设备计划外维护任务的不确定性阻碍了资源的规划，控制和分配，增加了延期的可能性并导致成本超支。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种工业设备维护服务规划方法。
本发明采用以下技术方案：
一种工业设备维护服务规划方法，包括以下步骤：
S1、基于系统动力学系统建立维护服务分析模型，所述维护服务分析模型包括定性模型和定量模型，所述定性模型利用因果循环图描述执行工业设备维护服务期间各变量的相互关系，所述定量模型为定性模型基础上构建的动态模型，用于分析系统岁时间的演变和性能；
S2、基于证据推理规则建立计划外维护任务分析模型，所述计划外维护任务分析模型用于估计发生计划外维护任务的信念分布；
S3、在所述定量模型中，引入计划外维护任务的信念分布来表征维护服务过程中的不确定性，获得最终用于评估工业设备服务规划和控制策略的维护服务决策模型。
优选地，所述步骤S2包括以下分步骤：
S21、构建模型的样本数据和特征变量；
S22、对样本数据进行数据预处理；
S23、通过递归的融合不同特征变量的方式，基于证据推理规则建立初步分析模型；
S24、针对所述初步分析模型，修改模型特征的依赖性、可靠性及重要性，获得所述计划外维护任务分析模型。
采用上述技术方案后，本发明与背景技术相比，具有如下优点：
本发明通过维护服务分析模型来描述和计算损失与资源分配，以及对决策的影响，获得最佳资源分配策略以实现优化资源使用和减少维护检查持续时间，整个维护过程中资源分配更加合理；通过计划外维护任务分析模型精确地估计特定重型维护检查的发生计划外维护任务的信念分布，为实现这些计划外维护任务所需资源的估算和分配提供可靠依据。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例
参考图1所示，本发明公开了一种工业设备维护服务规划方法，包括以下步骤：
S1、基于系统动力学系统建立维护服务分析模型，所述维护服务分析模型包括定性模型和定量模型，所述定性模型利用因果循环图描述执行工业设备维护服务期间各变量的相互关系，所述定量模型为定性模型基础上构建的动态模型，用于分析系统岁时间的演变和性能；
S2、基于证据推理规则建立计划外维护任务分析模型，所述计划外维护任务分析模型用于估计发生计划外维护任务的信念分布。所述步骤S2包括以下分步骤：
S21、构建模型的样本数据和特征变量；
S22、对样本数据进行数据预处理；
S23、通过递归的融合不同特征变量的方式，基于证据推理规则建立初步分析模型；
S24、针对所述初步分析模型，修改模型特征的依赖性、可靠性及重要性，获得所述计划外维护任务分析模型。
S3、在所述定量模型中，引入计划外维护任务的信念分布来表征维护服务过程中的不确定性，获得最终用于评估工业设备服务规划和控制策略的维护服务决策模型。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (2)
1.一种工业设备维护服务规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、基于系统动力学系统建立维护服务分析模型，所述维护服务分析模型包括定性模型和定量模型，所述定性模型利用因果循环图描述执行工业设备维护服务期间各变量的相互关系，所述定量模型为定性模型基础上构建的动态模型，用于分析系统岁时间的演变和性能；
S2、基于证据推理规则建立计划外维护任务分析模型，所述计划外维护任务分析模型用于估计发生计划外维护任务的信念分布；
S3、在所述定量模型中，引入计划外维护任务的信念分布来表征维护服务过程中的不确定性，获得最终用于评估工业设备服务规划和控制策略的维护服务决策模型。
2.如权利要求1所述的一种工业设备维护服务规划方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：
S21、构建模型的样本数据和特征变量；
S22、对样本数据进行数据预处理；
S23、通过递归的融合不同特征变量的方式，基于证据推理规则建立初步分析模型；
S24、针对所述初步分析模型，修改模型特征的依赖性、可靠性及重要性，获得所述计划外维护任务分析模型。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811634234.6A CN109740766B (zh) | 2018-12-29 | 2018-12-29 | 一种工业设备维护服务规划方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811634234.6A CN109740766B (zh) | 2018-12-29 | 2018-12-29 | 一种工业设备维护服务规划方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109740766A true CN109740766A (zh) | 2019-05-10 |
| CN109740766B CN109740766B (zh) | 2021-04-06 |
Family
ID=66362223
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811634234.6A Active CN109740766B (zh) | 2018-12-29 | 2018-12-29 | 一种工业设备维护服务规划方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109740766B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112990702A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-18 | 深圳工盟科技有限公司 | 基于施工任务的施工队匹配方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113743623A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-12-03 | 太原向明智控科技有限公司 | 一种应用大数据决策分析模型的设备维护系统及方法 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103136966A (zh) * | 2011-11-24 | 2013-06-05 | 通用电气航空系统有限公司 | 用于控制航运系统运行的系统和方法 |
| CN103154845A (zh) * | 2010-07-16 | 2013-06-12 | 纽约市哥伦比亚大学托管会 | 电网的机器学习 |
| JP5638560B2 (ja) * | 2012-03-27 | 2014-12-10 | 株式会社東芝 | 保守計画決定装置およびその方法 |
| CN104636826A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-05-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种炼油化工设备可靠性及维护策略的优化方法 |
| CN105096053A (zh) * | 2015-08-14 | 2015-11-25 | 哈尔滨工业大学 | 一种适用于复杂工艺系统的健康管理决策方法 |
| CN105678461A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-06-15 | 国家电网公司 | 获取目标对象的虚拟资源增量的方法和装置 |
| CN107478715A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-12-15 | 岭东核电有限公司 | 核电站热交换器传热管的无损检测分析方法、装置及系统 |
| CN108365969A (zh) * | 2018-01-08 | 2018-08-03 | 北京邮电大学 | 一种基于无线传感网的自适应服务组合方法 |
-
2018
- 2018-12-29 CN CN201811634234.6A patent/CN109740766B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103154845A (zh) * | 2010-07-16 | 2013-06-12 | 纽约市哥伦比亚大学托管会 | 电网的机器学习 |
| CN103136966A (zh) * | 2011-11-24 | 2013-06-05 | 通用电气航空系统有限公司 | 用于控制航运系统运行的系统和方法 |
| JP5638560B2 (ja) * | 2012-03-27 | 2014-12-10 | 株式会社東芝 | 保守計画決定装置およびその方法 |
| CN104636826A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-05-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种炼油化工设备可靠性及维护策略的优化方法 |
| CN105096053A (zh) * | 2015-08-14 | 2015-11-25 | 哈尔滨工业大学 | 一种适用于复杂工艺系统的健康管理决策方法 |
| CN105678461A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-06-15 | 国家电网公司 | 获取目标对象的虚拟资源增量的方法和装置 |
| CN107478715A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-12-15 | 岭东核电有限公司 | 核电站热交换器传热管的无损检测分析方法、装置及系统 |
| CN108365969A (zh) * | 2018-01-08 | 2018-08-03 | 北京邮电大学 | 一种基于无线传感网的自适应服务组合方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 傅艳华等: "基于证据推理的定量定性决策分析方法", 《2005中国控制与决策学术年会论文集》 * |
| 尹晓虎: "装备维修系统的动力学分析技术研究", 《中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112990702A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-18 | 深圳工盟科技有限公司 | 基于施工任务的施工队匹配方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113743623A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-12-03 | 太原向明智控科技有限公司 | 一种应用大数据决策分析模型的设备维护系统及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109740766B (zh) | 2021-04-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Bhuiyan et al. | Sensing and decision making in cyber-physical systems: The case of structural event monitoring | |
| Yu | Using negative binomial regression analysis to predict software faults: A study of apache ant | |
| CN109740766A (zh) | 一种工业设备维护服务规划方法 | |
| US8892950B2 (en) | Failure diagnosis method and apparatus using resource relationship map | |
| Kroß et al. | Stream processing on demand for lambda architectures | |
| Lugaresi et al. | Real-time validation of digital models for manufacturing systems: A novel signal-processing-based approach | |
| Le Bras et al. | Robust network design for multispecies conservation | |
| CN108574640B (zh) | 传输网络中业务同路由检测方法和装置 | |
| Taylor et al. | Recent developments towards novel high performance computing and communications solutions for smart distribution network operation | |
| Jang et al. | Digital Twin for Intelligent Network: Data Lifecycle, Digital Replication, and AI-Based Optimizations | |
| Flushing et al. | On Decentralized Coordination for Spatial Task Allocation and Scheduling in Heterogeneous Teams. | |
| KR102476392B1 (ko) | 스마트공장의 운영 분석 시스템 및 방법 | |
| Ak et al. | What-if Analysis Framework for Digital Twins in 6G Wireless Network Management | |
| Grohmannn et al. | The vision of self-aware performance models | |
| Rouf et al. | Towards a Robust On-line Performance Model Identification for Change Impact Prediction | |
| Piratla et al. | A novel water pipeline asset management scheme using hydraulic monitoring data | |
| Verhaegh et al. | Extension and evaluation of model-based periodic event-triggered control | |
| CN108562330A (zh) | 基于物联网的恒压智能供水远程监控方法及系统 | |
| CN103310073B (zh) | 一种考虑软件测试与运行环境差别的软件成本模型建模方法 | |
| CN114414938B (zh) | 一种配电网故障的动态响应方法及系统 | |
| Tang et al. | A Task Execution Framework Based on Aging Indicator and SARIMI | |
| CN116437306B (zh) | 连接物理空间和数字空间的元无线电虚实互动系统和方法 | |
| Gao et al. | Research and analysis validation of data fusion technology based on edge computing | |
| US20240037424A1 (en) | Methods and internet of things (iot) systems for managing operation progresses of smart gas pipeline networks | |
| CN109976929A (zh) | 数据生产过程的故障定位方法、装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |